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电力系统自动化 2019年第03期杂志 文档列表

电力系统自动化杂志高比例可再生能源电力系统专辑(五)

特约主编寄语1-1

摘要：能源转型与结构调整催生了中国电力行业的重大变革,高比例可再生能源发电、规模化直流输电以及电气化高效用电的快速发展给电力系统带来了源一荷侧的高度双重不确定性和源一网一荷侧电力电子化的两大基本挑战。本专辑是《电力系统自动化》编辑部结合业界研究动态策划推出的“高比例可再生能源电力系统”系列专辑的第五辑,面向高比例可再生能源并网及系统安全高效运行的重大科学问题,侧重关注含高比例可再生能源电力系统的预测规划、调度运行与稳定控制。我们非常荣幸地受邀担任该系列专辑第五辑的特约主编。

基于功率波动过程的风电功率短期预测及误差修正2-9

摘要：风资源因具有较强的波动性、随机性与间断性等特点而导致风电功率预测精度不高。为减小风电功率波动对电网的冲击,提高电力系统对风电的接受与消纳能力,提出了改进的风电功率短期预测方法与基于波动的误差修正方法。首先将风电功率按不同波动过程进行聚类划分,提取不同波动的特征曲线对功率值进行修正;采用引力搜索算法优化的反向传播神经网络(GSA-BP)作为基本预测方法进行预测;分析不同波动过程下的预测误差表现,建立预测误差与综合气象指标的映射关系。针对不同波动过程建立相应的风电功率误差修正模型,提出了线性模型和GSA-BP非线性模型相结合的方式对预测误差进行修正,最后以功率预测值叠加预测误差修正值作为最终预测结果。该风电功率预测误差修正方法不仅涉及风速风向等常规因素,而且考虑到了风电功率的波动性。

超短期光伏出力区间预测算法及其应用10-16

摘要：光伏出力预测能为电力系统经济安全运行提供重要依据,传统预测方法多为确定性点预测,其结果一般有不同程度的误差,概率性区间预测方法能有效描述光伏出力的不确定性因而逐步受到重视。针对超短期光伏出力区间预测问题,提出一种基于粒子群优化与边界估值理论的预测模型,用于光伏出力区间预测。通过利用粒子群算法对边界估值理论的输出权值进行优化,能够直接、快速地寻找最优的预测区间上下限,从而克服传统区间预测方案中计算量大与需要数据分布假设的限制,实现对超短期光伏出力的区间预测。最后,基于澳大利亚昆士兰大学光伏电站实例仿真验证模型,评估不同置信水平下模型的区间预测性能,并与传统的点预测方案进行对比,结果表明,所提出模型能生成高质量的超短期光伏出力区间预测,能够为光伏并网安全稳定运行提供更好的决策支持。

短期风电功率动态云模型不确定性预测方法17-23

摘要：高比例风电并网场景下,电力系统优化运行势必对风电功率预测精度及其不确定性分析结果的可靠性提出更高要求。现有的不确定性预测研究中大多为整体性的误差分析与建模,难以满足模型在各个时刻和各类天气下的适应性。因此,提出了动态云模型的短期风电功率不确定性预测方法。首先,建立各个预测功率区间段内的单点预测误差云模型,利用云模型数字特征(期望、熵、超熵)生成云滴分布图,以此量化预测不确定性态势。然后,计算给定置信水平下的云滴分位点,以及与之相对应的预测功率可能发生波动的置信范围,即风电功率预测不确定性分析结果。根据实时条件更新云模型,可以提高各个运行时刻点不确定性预测结果的可靠性。以中国北方某风电场运行数据为例进行验证,结果表明与传统的分位数回归方法相比,所提方法可靠性有所提升,能够为电力系统调度决策、备用安排等提供更为可靠的指导信息。

考虑风功率密度和风向特征的风能资源MCP评估方法24-32

摘要：在区域风电场风能资源评估方法中,传统的测量-关联-预测(MCP)方法未充分使用参考站的观测数据建立参考站和目标站之间风功率密度的映射关系,导致目标站长期风能资源的预测精度不高。在传统MCP组合方法的基础上,综合考虑参考站风功率密度和风向的特征组合,利用支持向量回归机(SVR)理论,建立2种不同的MCP模型,并将传统的考虑参考站风速、风向特征组合的MCP模型作为对比模型来验证所提出模型的有效性和准确性。实例研究表明,考虑参考站的风功率密度和风向特征输入的MCP模型对目标站风功率密度预测决定系数高于0.9,预测精度和适用性要明显优于传统的MCP模型,因而,该模型可用于评估区域风电场风能资源分布状况。

面向高比例可再生能源并网的输电网规划方案综合评价33-42

摘要：高比例可再生能源并网是未来电力系统的发展趋势,输电网规划方案综合评价应该契合高比例可再生能源并网的新特点。首先介绍了输电网规划方案综合评价的基本要素和评价流程,并从评价指标体系和综合评价方法两个角度对现有的电网规划评价相关研究进行了综述。然后从可再生能源的强不确定性、可再生能源消纳压力、高度电力电子化与交直流混联等三个方面分析了高比例可再生能源并网对输电网规划评价与决策的影响。在此基础上,从评价对象、评价指标、评价方法以及评价结果的应用等四个维度对未来面向高比例可再生能源并网的输电网规划方案综合评价研究进行了展望。

考虑风电功率序列时间相关性的电力系统动态经济调度43-50

摘要：随着高比例可再生能源大规模接入电力系统,其不确定性对经济调度带来了巨大的挑战。针对含风电电力系统经济调度问题,提出了考虑风电功率序列时间相关性的数据筛选方法,并利用versatile-copula分布实现风电功率序列时间相关性建模,以此为基础提出了考虑随机变量相关性的机会约束与风电成本高低估代价计算方法,建立了考虑风电功率序列时间相关性的动态经济调度模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为线性约束问题,并利用逐次线性化算法实现准确求解。最后,在含风电的IEEE-30节点和IEEE-118节点算例系统中进行仿真计算,验证了所提考虑风电功率序列时间相关性的调度方法在数据筛选、拟合精度、经济性等方面的有效性。

大规模风电接入下的火电机组灵活性改造规划51-57

摘要：风力发电具有极强的随机波动性,大规模风电的消纳需要火电提供辅助服务。然而,中国的火电机组普遍存在总量富余但灵活性不足的问题,严重限制了风电的消纳。文中构建了考虑火电机组灵活性改造的电力系统长期调度模型。考虑到该模型是具有多时间维度耦合特征的大规模优化模型,利用Benders分解算法,将原问题分解成关于灵活性改造的投资主问题与不同改造方案下的各调度时段的运行子问题,从而实现了对具有多时间维度的大规模优化问题的高效求解。算例分析显示,所构建的模型能够在提升电力系统运行经济性的同时促进高比例风电消纳。

平抑光伏并网功率波动的混合储能系统优化调度策略58-66

摘要：提出了一种光伏(PV)的最大功率跟踪工作点控制和混合储能系统(HESS)协调平抑光伏并网功率波动策略,通过PV和HESS间的密切配合,能有效将PV并网功率波动抑制在电网可接受范围内。采用了多目标非线性约束模型对HESS中电池和超级电容的充放电功率进行优化调度,调度过程中充分考虑了HESS的寿命、偏离校正以及充放电效率;给出了基于滑动平均算法的PV的最大功率跟踪工作点动态控制方法。此外,采用K均值聚类算法构建了3种典型的PV功率波动场景,对所提策略和利用HESS平抑PV功率波动的传统策略进行了对比分析,结果表明:所提策略既能取得良好的平抑PV功率波动效果,还能降低HESS的运行损耗、延长其使用寿命。

高比例可再生能源电力系统的输配协同优化调度方法67-75

摘要：随着可再生能源的高比例接入和主动配电网技术的发展,传统的输配割裂的调度模式容易导致输电网与主动配电网间发、用电计划制定协调性不足,难以充分消纳集中式与分布式的可再生能源。为解决上述问题,提出一种针对高比例可再生能源电力系统的输配电网分层分布式多源协调优化调度体系,充分尊重并利用各利益主体的自主运行特性,实现分散自治、协同优化。输电网层面,利用改进区间法处理可再生能源不确定性,构造能量和备用协调优化模型。配电网层面,设置局部调度层,利用场景法对含储能系统的分布式可再生能源进行联合出力优化,将配电网层子问题构建为动态经济调度模型。在此基础上,利用目标级联法进行输配调度迭代求解,各层间仅需交换部分边界功率信息进行协调,最终获得输配协调的最优调度策略。算例结果表明调度计划的制定兼顾了输、配电网发电资源,有助于提高电网运行经济性和可再生能源消纳能力。

基于碳交易的含大规模光伏发电系统复合储能优化调度76-82

摘要：为提高电力系统对光伏发电的接纳能力,提出一种基于碳交易的含大规模光伏发电的电池储能-抽水蓄能电力系统复合储能优化调度模型。基于低碳经济理念,将阶梯型碳交易机制引入电力系统经济调度中。采用基于最大最小距离准则的改进K均值聚类算法对光伏发电的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电出力分布特征的前提下削减场景数量;以系统综合运行成本最低为目标,兼顾系统的运行经济性和低碳性,利用电池储能作为功率型储能以平滑光伏电站出力波动,抽水蓄能作为能量型储能参与接入光伏发电后系统的调峰平衡。以改进的IEEE-RTS96系统对所提模型进行仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。

考虑微电网运行域的配电网分布式能源规划83-91

摘要：随着分布式能源(DER)和微电网(MG)的大规模发展,在配电网静态安全约束下MG运行范围与DER渗透率之间相互制约,而现有DER规划模型未计及MG原有的运行范围,所得配置方案将可能局限MG运行空间,使得MG控制难度和配电网运行风险大大提高。为解决该问题,开展了含MG配电网DER选址定容问题的研究,重点研究了MG运行域、需求响应(DR)和储能运行策略对于DER规划的影响。为减少DER接入对MG运行的影响,引入MG运行域模型定量刻画MG运行边界,并采用区间算术将其转化为规划模型的约束条件。建立DR模型时,提出用户可中断负荷概率矩阵表征DR的不确定性。在此基础上,建立了综合考虑配电网运营商与DER投资商利益的含MG配电网DER规划模型,并采用改进粒子群算法进行求解。算例结果表明,所得DER规划方案在保证MG运行域不受影响下实现经济性最优,验证了所提模型的合理性和有效性。

基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制92-100

摘要：为应对高比例分布式光伏并网引起的电压越限和电压波动问题,充分发挥光伏逆变器的实时无功调节能力,提高光伏消纳率,提出基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制方法。长时间尺度下,建立以配电网运行成本期望值最小为目标,考虑状态变量机会约束的两阶段动态随机优化调度模型,制定传统无功电压设备和光伏并网点电压的经济趋优调度计划。短时间尺度下,以并网点电压调度值为追踪目标,提出基于并网点PV-PQ-QV节点类型转换的自适应趋优控制策略,实时调整光伏无功出力和有功削减量。为提高算法效率,提出二阶锥规划与基于拉丁超立方采样概率潮流交互迭代的随机最优潮流解耦法求解两阶段动态随机优化调度模型。算例结果表明,所提方法能够有效解决配电网实时运行过程的电压安全问题,并提高系统运行的经济性。

基于时空自回归移动平均模型的风电出力序列模拟101-107

摘要：多风电场出力序列间的时空耦合相关性对风电并网下的电力系统运行具有重要影响。时空自回归移动平均(ST-ARMA)模型以较为简洁的形式对多维序列时空耦合相关性进行统计建模。针对多风电场出力时空序列的模拟问题,首先从时空序列的角度对风电场实测功率数据进行了统计分析,着重探讨了多风电场出力的时空耦合相关性。在此基础上,采用空间关系矩阵对风电场位置进行描述,并将其嵌入ST-ARMA模型的自回归过程建立多风电场出力序列的时空耦合相关性模型。该模型有效地模拟了实测风电场出力序列的时间相关性、空间相关性以及二者之间的耦合特性,可用于产生大量与实际风电出力统计特性相同的模拟数据,为风电并网下的电力系统运行与规划研究提供数据基础。

基于广义主从分裂的输配电网一体化分布式无功优化方法108-115

摘要：大量分布式电源接入配电网后,输、配电网间无功电压关系更加密切,传统输、配电网无功优化孤立进行已不再合适。根据输、配电网运行管理的独立性,提出了一种基于广义主从分裂思想的输配电网一体化分布式无功优化方法。输配全局无功优化问题分解为输电网优化主子问题、各配电网优化从子问题及边界一致性判别问题。各子网无功优化子问题采用对偶规划类算法求解,离散变量采用罚函数法处理以保持增广拉格朗日函数的可微性。通过由对偶乘子构造的边界灵敏度实现输、配电网子问题间的解耦,输配电网控制中心间通过传递边界变量及其灵敏度信息实现分布式协调。对IEEE 30节点系统(输电网)和含多种分布式电源的IEEE 33节点系统(配电网)进行仿真,验证了所提方法的有效性。

基于平衡成本的风电分段及火电调峰补偿方法116-122

摘要：大规模风电并网须由常规机组为其提供调峰辅助服务,使得常规机组付出额外的成本,因此完善调峰辅助服务补偿机制是解决现阶段高弃风率的关键。文中提出了旨在促进风电消纳的基于平衡成本的风电分段及火电调峰补偿方法。通过建立相应的数学模型和算法在“等电量顺负荷”计算风电并网平衡成本的基础上对大规模风电进行了品质分段。在此基础上,提出了深度调峰段风电并网的补偿方法,综合考虑了常规机组调峰成本中的平衡成本和机会成本,实现了风、火主体之间的利益均衡。仿真算例验证了所提方法的有效性。

基于虚拟同步机的并网逆变器不平衡电压灵活补偿策略123-129

摘要：电力电子设备大量地接入电网,给电网带来了系统惯量和阻尼降低等问题。为了提高不平衡电网频率稳定性和改善电网电压的电能质量,提出了基于虚拟同步机的不平衡电压灵活补偿控制策略。通过采用虚拟同步控制,在电网频率波动时提供有功功率支撑,提高电网频率稳定性。通过采用负序电压前馈补偿,抑制公共连接点不平衡电压,改善电能质量。通过建立不平衡电网下的虚拟同步机模型,提出采用电压前馈的不平衡电压抑制策略。进而,分析了采用电压前馈补偿策略的控制性能,研究不平衡电压补偿系数的设定方法。提出的控制方法可根据电网电压不平衡度的控制目标和设备剩余容量自动地调整不平衡电压补偿系数,实现不平衡度灵活调节。最后,通过仿真结果验证所提控制策略的正确性和有效性。

基于集群划分的高渗透率分布式系统无功优化130-137

摘要：可再生能源在电力系统的渗透率不断增长,大规模分布式电源的接入对电力系统的优化调度带来新的挑战。在考虑分布式电源大规模接入的基础上,对电力系统进行集群划分和无功优化研究。首先引入改进的电气距离的概念,以此作为聚类算法的距离量度,应用谱聚类方法,将含高渗透率分布式可再生能源系统划分为若干亚群落,并确定各集群内关键节点。再以网损和电压波动最小为优化目标,调节关键节点处光伏逆变器的无功功率,达到减小网损和稳定电压输出的目的。为求解所建立的双目标无功优化问题,提出基于改进粒子群优化算法的智能调压策略,对多个亚群落进行无功优化。将集群划分方法和无功优化策略应用于IEEE 33节点标准系统,提高了节点电压稳定性,降低了网损。针对大规模分布式能源系统,进一步提出快速智能调压策略,应用于安徽省金寨县某台区实际系统,得到良好控制效果,且在调节时间、运行成本、投入成本方面均有大幅削减。